Образовательный трек
Искусственный интеллект
Практическое погружение в технологии нейронных сетей, решение задач компьютерного зрения и обработки естественного языка
Почему Нейронные сети?
Есть очень много реальных, практических задач машинного обучения, где нейронные сети занимают лидирующие позиции, оставив позади другие классические методы. В наши дни, постоянно появляются всё новые и новые архитектуры, состоящие из модифицированных математических моделей нейронов, которые обучаются лучше и быстрее при тех же временных затратах, или на меньших датасетах. Чтобы успеть за этим прогрессом, мы сосредоточили теоретическое изложение на вопросах, необходимых для понимания и применения современных нейросетевых архитектур.
Что изучим?
Практическая направленность – это главная фишка нашего трека. Вы научитесь работать с самыми последними архитектурами, решая задания семинаров и практик.
Главные разделы:
- Введение в нейронные сети
- Решение задач компьютерного зрения (Computer Vision) с помощью нейронных сетей
- Решение задач обработки естественного текста (Natural Language Processing) с помощью нейронных сетей
- Финальный проект.
Так, изучение наиболее современных архитектур компьютерного зрения помогает научиться приспосабливать их к выполнению классификации произвольных изображений по очень маленькой выборке.
А изучение нейросетевых моделей естественных языков позволит, например обучить вопросно-ответную систему, систему анализа тональности текста или даже системы упрощения текста.
Реализация в вузах-партнерах
Трек Искусственный интеллект доступен студентам вузов-партнеров проекта Samsung Innovation Campus.
Курс рекомендован для студентов 3 курса и старше направлений бакалавриата и магистратуры с углубленной математической подготовкой.
Для изучения необходимы устойчивые знания из курсов математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей, математической статистики, математической логики, навыки программирования на языке Python.
Курс бесплатный, его длительность – один учебный год.
Сертификат Samsung
Студенты вузов-партнеров получают сертификат Samsung при условии прохождения заданий онлайн-курса, очной программы вуза и выполнения финального проекта.
Конкурс проектов
Каждый из выпускников имеет шанс принять участие во всероссийском Межвузовском конкурсе проектов. Лучшие проекты получают менторское сопровождение. Экспертное жюри оценивает проекты не только с технической точки зрения, но и с учетом реальной применимости решения. По итогам, вручается главная награда – «Вуз года»!
Технические требования
Для прохождения курса необходим компьютер, его рекомендуемые характеристики: процессор не хуже Intel Core i5, 8 Гб ОЗУ, 240 Гб SSD. Для выполнения семинаров желательно обеспечить доступ к ресурсу https://colab.research.google.com/, который используется в качестве облачной вычислительной платформы.
Стать партнером
Ведущие вузы России являются партнерами проекта Samsung Innovation Campus.
Посмотреть список текущих партнеров и узнать об условиях сотрудничества здесь…
Учимся самостоятельно
Авторы открытых онлайн курсов – эксперты Центра ИИ Samsung, доступным языком рассказывают, как начать работать с нейронными сетями.
Все желающие могут пройти курсы трека в удобном режиме, бесплатно в формате онлайн на платформе Stepik
Курс "Нейронные сети и компьютерное зрение"
Почему стоит начать изучение машинного обучения и нейронных сетей с нашего курса? Наш девиз “Больше практики!”: излагая математические основы очень доступным языком, авторы курса дадут базовые знания на примере решения задач компьютерного зрения.
Это зрелищно и интересно!
Курс "Нейронные сети и обработка текста"
Современные методы автоматической обработки текста — это поиск по смыслу, машинный перевод, чат-боты, построение баз знаний… Как к этому подступиться? Больше практики!
Сертификаты Stepik
Успешно завершившим обучение за каждый курс выдается Сертификат от образовательной платформы Stepik
Техническое обеспечение
Для прохождения курса необходим компьютер, его рекомендуемые характеристики: процессор не хуже Intel Core i5, 8 Гб ОЗУ, 240 Гб SSD. Для выполнения семинаров желательно обеспечить доступ к ресурсу https://colab.research.google.com/, который используется в качестве облачной вычислительной платформы.